AI大模型引领未来智慧科研暨ChatGPT自然科学高级应用

以ChatGPT、LLaMA、Gemini、DALL·E、Midjourney、Stable Diffusion、星火大模型、文心一言、千问为代表AI大语言模型带来了新一波人工智能浪潮,可以面向科研选题、思维导图、数据清洗、统计分析、高级编程、代码调试、算法学习、论文检索、写作、翻译、润色、文献辅助阅读、文献信息提取、辅助论文审稿、新闻撰写、科技绘图、地学绘图(GIS地图绘制)、概念图生成、图像识别、教学课件、教学案例生成、基金润色、专业咨询、文件上传和处理、机器/深度学习训练与模拟、大模型API二次开发等特定任务,生成文本、图片、代码、语音、视频等不同形式的数据、模式和内容,成为不少科研工作者的第二大脑

AI大模型引领未来智慧科研暨ChatGPT自然科学高级应用 (qq.com)icon-default.png?t=N7T8https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=Mzg2NDYxNjMyNA==&mid=2247560456&idx=4&sn=ff3fd70367025aea8aba8ae6616ec6aa&chksm=ce6507e3f9128ef51da285b10bf2715db967df498766f8d1c191aa7a0eadfcce2fdfc6794054&token=212758782&lang=zh_CN#rd

专题一、开启大模型

1、开启大模型

1)大模型的发展历程与最新功能

2)大模型的强大功能与应用场景

3)国内外经典大模型(ChatGPT、LLaMA、Gemini、DALL·E、Midjourney、Stable Diffusion、星火大模型、文心一言、千问等)

4)如何优雅使用大模型

案例1.1:开启不同平台的大模型

案例1.2:GPT不同版本的使用

案例1.3:大模型文件上传和处理

专题二、基于ChatGPT大模型提问框架

2、提问框架(提示词、指令)

1)专业大模型提示词,助你小白变专家

2)超实用的通用提示词模板

3)GPT store(GPT商店产品)及高级提问技巧

案例2.1:设定角色与投喂规则

案例2.2:行业专家指令合集

案例2.3:角色扮演与不同角度提问

案例2.4:分步提问与上下文关联

案例2.5:经典提问框架练习,提升模型效率

专题三、基于ChatGPT大模型的论文助手

3、基于AI大模型的论文助手

案例3.1:大模型论文润色中英文指令大全

案例3.2:使用大模型进行论文润色

案例3.3:使用大模型对英文文献进行搜索

案例3.4:使用大模型对英文文献进行问答和辅助阅读

案例3.5:使用大模型提取英文文献关键信息

案例3.6:使用大模型对论文进行摘要重写

案例3.7:使用大模型取一个好的论文标题

案例3.8:使用大模型写论文框架和调整论文结构

案例3.9:使用大模型对论文进行翻译

案例3.10:使用大模型对论文进行评论,辅助撰写审稿意见

案例3.11:使用大模型对论文进行降重

案例3.12:使用大模型查找研究热点

案例3.13:使用大模型对你的论文凝练成新闻和微信文案

案例3.14:使用大模型对拓展论文讨论

案例3.15:使用大模型辅助专著、教材、课件的撰写

专题四、基于ChatGPT大模型的数据清洗

4、基于ChatGPT的数据清洗

1)R语言和Python基础(勿需学会,能看懂即可)

2)数据清洗方法(重复值、缺失值处理、异常值检验、标准化、归一化、数据长宽转换,数据分组聚合)

案例4.1:使用大模型指令随机生成数据

案例4.2:使用大模型指令读取数据

案例4.3:使用大模型指令进行数据清洗

案例4.4:使用大模型指令对农业气象数据进行预处理

案例4.5:使用大模型指令对生态数据进行预处理

专题五、基于ChatGPT大模型的统计分析

5、基于AI大模型的统计分析

1)统计假设检验

2) 统计学三大常用检验及其应用场景

3) 方差分析、相关分析、回归分析

案例5.1:使用大模型对生态环境数据进行正态性检验、方差齐性检验

案例5.2:使用大模型进行t检验、F检验和卡方检验

案例5.3:使用大模型对生态环境数据进行方差分析、相关分析及回归分析

图片

专题六、基于ChatGPT的经典统计模型

6、基于AI大模型的经典统计模型构建

案例6.1:基于AI辅助构建的混合线性模型在生态学中应用

案例6.2:基于AI辅助的全球尺度Meta分析及诊断、绘图

案例6.3:基于AI辅助的生态环境数据结构方程模型构建

图片

专题七、基于ChatGPT的优化算法

7、基于AI大模型的频率派和贝叶斯派优化算法

案例7.1:最小二乘法优化模型参数优化

案例7.2:遗传算法、差分进化算法参数优化

案例7.3:贝叶斯定理和贝叶斯优化算法

案例7.4:蒙特拉罗马尔科夫链MCMC进行参数优化

图片

专题八、基于ChatGPT大模型的机器学习

8、基于AI大模型的机器/深度学习

1)机器/深度学习

2)线性代数基础、特征值和特征向量

3)机器学习监督学习(回归、分类)、非监督学习(降维、聚类)

4)特征工程、数据分割、目标函数、参数优化、交叉验证、超参数寻优

5)主成分分析、LDA、NMS、T-SNE、UMAP、Kmeans、Agglomerative、DBSCAN

6)支持向量机、决策树、随机森林、XGBoost、AdaBoost、LightGBM、高斯过程

7)深度学习算法(神经网络、激活函数、交叉熵、优化器)

8)AI大模型的底层逻辑和算法结构(GPT1-GPT4)

9)卷积神经网络、长短期记忆网络(LSTM)

案例8.1:使用大模型指令构建回归模型(多元线性回归、随机森林、XGBoost、LightGBM等)

案例8.2:使用大模型指令构建分类模型(支持向量机、XGBoost等)

案例8.3:使用大模型指令构建降维模型

案例8.4:使用大模型指令构建聚类模型

案例8.5:使用大模型指令构建卷积神经网络

案例8.6:使用大模型指令构建LSTM模型进行气象时序预测

图片

图片

专题九、ChatGPT的二次开发

9、基于AI大模型的二次开发

案例9.1:基于API构建自己的本地大模型

案例9.2:基于构建的本地大模型实现ChatGPT功能、模型评价和图像生成

案例9.3:ChatGPT Store构建方法

专题十、基于ChatGPT大模型的科研绘图

1、基于AI大模型的科研绘图

1)使用大模型进行数据可视化

案例10.1:大模型科研绘图指定全集

案例10.2:使用大模型指令绘制柱状图(误差线)、散点图、相关网络图、热图、小提琴图、箱型图、雷达图、玫瑰图、气泡图、森林图、三元图、三维图等各类科研图

案例10.3:使用大模型指令对图形进行修改

图片

图片

专题十一、基于ChatGPT大模型的GIS应用

11、基于AI大模型的GIS应用

1)R语言和Python空间数据处理主要方法

2)基于AI大模型训练降尺度模型

3)基于AI大模型处理矢量、栅格数据

4)基于AI大模型处理多时相netCDF4数据

案例11.1:使用大模型绘制全球地图

案例11.2:使用大模型处理NASA气象多时相NC数据

案例11.3:使用大模型绘制全球植被类型分布图

案例11.4:使用大模型栅格数据并绘制全球植被生物量图

案例11.5:使用大模型处理遥感数据并进行时间序列分析

案例11.6:使用不同插值方法对气象数据进行插值

案例11.7:使用大模型进行空间聚类分析

案例11.8:使用大模型构建机器学习进行空间预测

图片

专题十二、基于ChatGPT大模型的项目基金助手

12、基于AI大模型的项目基金助手

1)基金申请讲解

2)基因申请助手

案例12.1:使用大模型进行项目选题和命题

案例12.2:使用大模型进行项目书写作和语言润色

案例12.3:使用大模型进行项目书概念图绘制

专题十三、基于大模型的AI绘图

13基于大模型的AI绘图

GPT DALL.E、Midjourney等AI大模型生成图片讲解

1)AI画图指令套路和参数设定

案例13.1:使用大模型进行图像识别

案例13.2:使用大模型生成图像指令合集

案例13.3:使用大模型指令生成概念图

案例13.4:使用大模型指令生成地球氮循环概念图

案例13.5:使用大模型指令生成土壤概念图

案例13.6:使用大模型指令生成病毒、植物、动物细胞结构图

案例13.7:使用大模型指令生成图片素材,从此不再缺图片素材

图片

图片

图片

关注科研技术平台获取更多资源

AI大模型引领未来智慧科研暨ChatGPT自然科学高级应用 (qq.com) 

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/news/806241.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

机器学习实训 Day1

线性回归练习 Day1 手搓线性回归 随机初始数据 import numpy as np x np.array([56, 72, 69, 88, 102, 86, 76, 79, 94, 74]) y np.array([92, 102, 86, 110, 130, 99, 96, 102, 105, 92])from matplotlib import pyplot as plt # 内嵌显示 %matplotlib inlineplt.scatter…

设计模式——责任链模式13

责任链模式 每个流程或事物处理 像一个链表结构处理。场景由 多层部门审批,问题分级处理等。下面体现的是 不同难度的问题由不同人进行解决。 设计模式,一定要敲代码理解 传递问题实体 /*** author ggbond* date 2024年04月10日 07:48*/ public class…

数据结构-----链表

目录 1.顺序表经典算法 (1)移除元素 (2)合并数组 2.链表的创建 (1)准备工作 (2)建结构体 (3)链表打印 (4)尾插数据 &#xff…

【unity】【C#】UGUI组件

文章目录 UI是什么对UI初步认识 UI是什么 UI是用户界面(User Interface)的缩写,它是用户与软件或系统进行交互的界面。UI设计旨在提供用户友好的界面,使用户能够轻松地使用软件或系统。UI设计包括界面的布局、颜色、字体、图标等…

Github Benefits 学生认证/学生包 新版申请指南

本教程适用于2024年之后的Github学生认证申请,因为现在的认证流程改变了很多,所以重新进行了总结这方面的指南。 目录 验证教育邮箱修改个人资料制作认证文件图片转换Base64提交验证 验证教育邮箱 进入Email settings,找到Add email address…

Java集合List

List特有方法 经典多态写法 // 经典的多态写法 List<String> list new ArrayList<>();常用API&#xff1a;增删改查 // 添加元素 list.add("Java"); // 添加元素到指定位置 list.add(0, "Python");// 获取元素 String s list.get(0);// 修改…

Docker容器嵌入式开发:在Ubuntu上配置Postman和flatpak

在 Ubuntu 上配置 Postman 可以通过 Snap 命令完成&#xff0c;以下是所有命令的总结&#xff1a; sudo snap install postmansudo snap install flatpak在 Ubuntu 上配置 Postman 和 Flatpak 非常简单。以下是一些简单的步骤&#xff1a; 配置 Flatpak 安装 Flatpak&#x…

【Linux】环境下OpenSSH升级到 OpenSSH_9.6P1(图文教程)

漏洞描述 OpenSSH&#xff08;OpenBSD Secure Shell&#xff09;是加拿大OpenBSD计划组的一套用于安全访问远程计算机的连接工具。该工具是SSH协议的开源实现&#xff0c;支持对所有的传输进行加密&#xff0c;可有效阻止窃听、连接劫持以及其他网络级的攻击。OpenSSH 9.6之前…

Qt5 编译 Qt Creator 源码中的 linguist 模块

文章目录 下载 Qt Creator 源码手动翻译多语言自动翻译多语言 下载 Qt Creator 源码 Github: https://github.com/qt/qttools 笔记打算用 Qt 5.12.12 来编译 qt creator-linguist 所以笔者下载的是 tag - 5.12.12 &#xff0c;解压后如下&#xff0c;先删除多余的文件&#xf…

vue + element plus:ResizeObserver loop completed with undelivered notifications

ResizeObserver loop completed with undelivered notifications. 解释&#xff1a; 这个错误通常表示ResizeObserver无法在一个浏览器帧中传递所有的通知&#xff0c;因为它们需要的处理时间比帧的剩余时间更长。这通常发生在被观察元素的尺寸变化导致了一连串的回调函数被调…

51单片机 DS1302

DS1302 实现流程 将提供的ds1302底层参考程序拷贝到工程下 注意在ds1302.c中可能硬件引脚没有定义&#xff0c;注意去看一下。还有头文件什么的在ds1302中记得加上 参考代码&#xff1a; #include "reg52.h" #include "ds1302.h"unsigned char Write_…

深度解析SPARK的基本概念

关联阅读博客文章&#xff1a; 深入理解MapReduce&#xff1a;从Map到Reduce的工作原理解析 引言&#xff1a; 在当今大数据时代&#xff0c;数据处理和分析成为了企业发展的重要驱动力。Apache Spark作为一个快速、通用的大数据处理引擎&#xff0c;受到了广泛的关注和应用。…

使用QT 开发不规则窗体

使用QT 开发不规则窗体 不规则窗体贴图法的不规则窗体创建UI模板创建一个父类创建业务窗体main函数直接调用user_dialog创建QSS文件 完整的QT工程 不规则窗体 QT中开发不规则窗体有两种方法&#xff1a;&#xff08;1&#xff09;第一种方法&#xff0c;使用QWidget::setMask函…

缓存相关知识总结

一、缓存的作用和分类 缓存可以减少数据库的访问压力&#xff0c;提升整个网站的数据访问速度&#xff0c;改善数据库的写入性能。缓存可以分为两种&#xff1a; 缓存在应用服务器上的本地缓存&#xff1a;访问速度快&#xff0c;但受应用服务器内存限制 缓存在专门的分布式缓存…

【网络安全技术】——网络安全设备(学习笔记)

&#x1f4d6; 前言&#xff1a;网络防火墙&#xff08;简称为“防火墙”&#xff09;是计算机网络安全管理中应用最早和技术发展最快的安全产品之一。随着互联应用的迅猛发展&#xff0c;各种安全问题和安全隐患日渐突出。防火墙及相关安全技术能够最大可能地解决各类安全问题…

官网下载IDE插件并导入IDE

官网下载IDEA插件并导入IDEA 1. 下载插件2. 导入插件 1. 下载插件 地址&#xff1a;https://plugins.jetbrains.com/plugin/21068-codearts-snap/versions 说明&#xff1a;本次演示以IDEA软件为例 操作&#xff1a; 等待下载完成 2. 导入插件 点击File->setting->Pl…

Oracle数据库imp文件导入失败提示:“不是有效的导出文件, 标头验证失败”解决方法

导入数据库时&#xff0c;直接提示不是有效的导出文件&#xff0c;标头验证失败 原因&#xff1a;这是因为导出的imp文件和你当前导入的数据库版本不一致造成的&#xff0c;例如&#xff1a;导出文件版本号12.0.1 导入数据库的版本号11.0.2&#xff0c;会报这个错误。 解决办法…

Node.js模块URL的使用

引入 URL 模块 要使用 URL 模块&#xff0c;首先需要在代码中引入它。可以使用以下代码将 URL 模块导入到你的脚本中&#xff1a; const url require(url);实例代码 const urlrequire(url); var apihttp://www.baidu.com?nameshixiaobin&age20; console.log(url.parse(…

RUM 最佳实践-交互延迟的探索与发现

FID 在互联网高速发展的时代&#xff0c;用户体验已成为企业竞争的关键所在。网页性能作为用户体验的重要组成部分&#xff0c;直接影响着用户的满意度和工作效率。First Input Delay&#xff08;FID&#xff09;作为衡量网页性能的重要指标&#xff0c;越来越受到业界关注。今…

迷宫 — — 蓝桥杯(动态规划)

迷宫 题目&#xff1a; 输入样例&#xff1a; 3 1 1 1 2 3 4 5 6 7 8 9 2 2 1 3 1 R输出样例&#xff1a; 21思路&#xff1a; 题目大意&#xff1a;给定一个n x m的平面网格&#xff0c;并且每一个格子都有一定的代价&#xff0c;并且设有障碍物和陷阱&#xff0c;障碍物的意…